## Sistem Pakar Pemupukan Kelapa Sawit Menggunakan Metode Forward Chaining
Yusuf Priyandari  1) , Roni Zakaria 2) , Abdan Syakura 3) 1,2,3) Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami 36 A, Surakarta, 57126, Indonesia

## Abstract
Oil  palm  smallholders  require  knowledge  of  fertilization  because  the  fertilization  is  an  influential  factor  in  the productivity of fresh fruit bunches. On the other hand, the oil palm smallholders generally don’t have fertilizer expertise and they face a difficulty in determining good fertilization (good in type, dosage, time and manner) based on various literatures.  Therefore,  a  simple  application  that  can  provide  recommendations  for  palm  oil  fertilization  is  developed. The  recommendations  are  based  on  expert  knowledge  that  have  been  written  in  various  literatures.  Like  an  expert system,  the  application  is  designed  by  compiling  knowledge  base,  constructing  an  inference  engine  and  creating  a prototype.  The  knowledge  bases,  that  are  facts  and  rules,  are  prepared  using  rule-based  reasoning  approach,  the inference  engine  is  compiled  using  forward  chaining  methods  and  the  prototype  is  made  using  a  visual  basic application in a spreadsheet application. The application design uses facts of plant varieties, phases or  age of plants, soil  types,  nutrient  deficiency  in  soil  and  plants,  rainfall,  fertilizer  content,  and  nutrient  properties  (synergies  or antagonist)  on  fertilizers.  The  Applications  made  capable  of  providing  fertilization  recommendations  by  conducting forward chaining based on data-given facts and rules that have been made on the knowledge base.
Keywords : Expert system, fertilizer recommendation, forward chaining methods, oil palm smallholders

## 1.     Pendahuluan
Bentuk  pengusahaan  atau  pengelolaan  perkebunan  kelapa  sawit  di  Indonesia  ada  tiga  bentuk  yaitu perkebunan besar swasta (PBS), perkebunan besar negara (PBN), dan perkebunan rakyat (PR). Tahun 2014, luas  lahan  yang  dikuasai  ketiga  perkebunan  tersebut  mencapai  10.754.801  Ha  (Direktorat  Jenderal Perkebunan, 2015).  Adapun  proporsi  lahan  perkebunan  yang  dikuasai  secara  berturut-turut  adalah  51,62%, 41,55% dan 6,83% untuk PBS, PR dan PBN (Ulum dan Hariyanto, 2015).
Pertumbuhan  dan  perkembangan  kelapa  sawit  membutuhkan  unsur-unsur  hara  makro  dan  mikro  yang diperoleh dari tanah (Foth, 1994). Pada kasus unsur hara yang tersedia di tanah tidak mencukupi kebutuhan tanaman,  maka  unsur  hara  dapat  dipenuhi  melalui  proses  pemupukan  (Sutejo  dan  Kartasapoetra,  1990). Pahan (2006) mengemukakan bahwa pemupukan adalah salah satu aktivitas dalam pengelolaan perkebunan kelapa  sawit  selain  aktivitas  lain  seperti  pembukaan  lahan,  pembibitan,  penanaman,  pengelolaan  tajuk, perlindungan  tanaman  dan  panen.  Sejak  awal  pembibitan  hingga  berakhirnya  masa  produktif  kelapa  sawit selama  lebih  kurang  dua  puluh  tahun,  aktivitas  pemupukan  adalah  aktivitas  yang  penting  karena  sangat mempengaruhi pertumbuhan vegetative dan produktivitas tandan buah segar (TBS) kelapa sawit (Salmiyati, et  al .,  2014).  Pemupukan  juga  menjadi  perhatian  penting  bagi  pengelola  perkebunan  karena  menurut Limbong  (2011)  bahwa  porsi  biaya  pemupukan  berkisar  antara  40%-60%  dari  biaya  pemeliharaan (pemupukan, penanggulangan hama dan penyakit, dan pemeliharaan tajuk).
Pemupukan yang baik harus tepat jenis, tepat dosis, tepat waktu dan tepat cara pemberian (4T) (Hidayat, 2012).  Pemupukan  yang  baik  perlu  mempertimbangkan  varietas  tanaman,  fase  pertumbuhan  dan  umur tanaman,  jenis  tanah,  defisiensi  unsur  hara  pada  tanah,  curah  hujan,  dan  sifat  sinergis    dan  antagonis kandungan  unsur  hara  yang  terdapat  pada  pupuk  (Pahan,  2006;  Lubis,  2008;  Allorerung et  al .,  2010, Firmansyah,  2010;  Lumbangaol,  2011).  Syakura et  al ,  (2017)  telah  merangkum  pengetahuan  yang diperlukan dalam mengambil keputusan pemupukan kelapa sawit, khususnya untuk varietas Marihat.
Pengetahuan mengenai pemupukan yang baik untuk kelapa sawit perlu diketahui pengelola perkebunan, khususnya pengelola perkebunan rakyat. Namun demikian, pengetahuan pemupukan pada petani perkebunan rakyat  umumnya  masih  terbatas  karena  cara  berpikir petani  diturunkan  dari  generasi  tua  ke  generasi  muda melalui  proses  sosialisasi  sehingga  tercipta  model  perilaku  yang  berorientasi  pada  sistem  nilai  dan  diikuti patuh untuk jangka  waktu  lama  meskipun  situasi telah  berubah (Planck,  1990). Padahal,  pengetahuan  baru
 Correspondance : priyandari@ft.uns.ac.id
mengenai pemupukan  yang baik, saat ini telah tersedia dalam berbagai literatur. Ketersediaan pengetahuan pemupukan  pada  literatur  sebagai  sumber  sekunder,  tidak  memudahkan  bagi  petani  perkebunan  rakyat karena  tidak  ringkas  untuk  mengambil  keputusan  pelaksanaan  pemupukan  pada  tiap-tiap  area  perkebunan yang  memiliki  kondisi  berbeda-beda.  Sebagai  gambaran,  referensi  aturan  pemupukan  tanaman  fase  bibit pada  Malangyoedo  (2014),  fase  Tanaman  Belum  Menghasilkan  (TBM)  untuk  jenis  tanah  gambut  pada Allorerung el al., (2010), fase TBM untuk jenis tanah podsolik, alluvial dan entisol pada Firmansyah (2010), dan ada juga aturan-aturan pemupukan lainnya pada literatur Pahan (2006), dan Lumbangaol (2011). Adapun sumber primer yakni tenaga ahli,  tidak selalu tersedia di perkebunan rakyat karena tenaga ahli berasal dari penyuluh pertanian pemerintahan.
Turban et  al .,  (2007)  mengatakan  bahwa  salah  satu  cara  mentransfer  pengetahuan  dari  tenaga  ahli  ke bukan  ahli  adalah  menggunakan  sistem  pakar  ( expert  system ).  Sistem  pakar  mengadopsi  pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti halnya yang bisa dilakukan oleh para  pakar  (ahli).  Sistem  pakar  merupakan  program knowledge  engineering yang  menyelesaikan permasalahan di dunia nyata yang  bisa dilakukan oleh para ahli (Krishnamoorthy & Rajeev, 1996). Sistem pakar mampu menyimpan pengetahuan yang jarang terjadi, menurunkan waktu pengambilan keputusan dan meningkatkan kualitas keputusan (Turban et al ., 2007).
Kebutuhan  pengetahuan  tata  cara  pemupukan  yang  baik  bagi  petani  perkebunan  rakyat  kelapa  sawit, menjadi latar belakang diperlukannya sebuah aplikasi yang dapat membantu memberikan saran pelaksanaan pemupukan. Syakura et al ., (2017)  telah mengidentifikasi pengetahuan-pengetahuan yang diperlukan dalam pengambilan  keputusan  pemupukan.  Oleh  karena  itu,  aplikasi  sederhana  dikembangkan  untuk mengimplementasikan  basis  pengetahuan  yang  telah  disusun  tersebut  agar  menjadi  sebuah  alat  untuk memberikan rekomendasi pemupukan bagi petani perkebunan rakyat kelapa sawit.

## 2.     Metode Penelitian
Sistem  pakar  mengadopsi  pengetahuan  manusia  dan  menyimpannya  ke  dalam  komputer  agar  bisa membantu  mengambil  keputusan  seperti  yang  dilakukan  pakar  (Redington,  1999;  Turban et  al .,  2007). Sistem  pakar  memiliki  komponen  seperti  basis  pengetahuan  ( knowledge  base ),  mekanisme  pengambilan kesimpulan  ( inference  mechanism ),  dan  fasilitas  penjelasan  ( explanation  facility )  yang  saling  berinteraksi dalam  mensimulasikan  pengambilan  keputusan  oleh  pakar  dalam  bidang  tertentu  (Khrisnamoorthy  dan Rajeev, 1996). Struktur sistem pakar terdiri dari dua bagian yaitu lingkungan pengembangan ( development environment )  dan  lingkungan  konsultasi  ( consultation  environment )  (Turban et  al .,  2007).  Lingkungan pengembangan  dilakukan  atau  dikerjakan  oleh knowledge  engineer untuk  menghasilkan  basis  pengetahuan dan membuat mesin inferensi. Pada lingkungan konsultasi terdapat pengguna yang umumnya adalah bukan pakar yang menggunakan antar muka ( interface ) sistem pakar untuk berkonsultasi masalah dan mendapatkan suatu rekomendasi keputusan dari mesin inferensi yang telah dibuat pada lingkungan pengembangan.
Sejalan dengan konsep struktur sistem pakar, tahapan pengembangan aplikasi rekomendasi pemupukan kelapa  sawit  terdiri  dari  tiga  bagian.  Bagian  pertama  adalah  identifikasi  basis  pengetahuan  yang  berupa fakta-fakta yang dibutuhkan untuk pemupukan kelapa sawit, dan pembuatan aturan yang merepresentasikan relasi  antar  fakta-fakta  pengetahuan  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  sebuah  keputusan  pemupukan. Fakta-fakta  untuk  basis  pengetahuan  menggunakan  pendapat  tertulis  (buku)  sebagaimana  dibolehkan  oleh Urrea et  al .,  (2015).  Literatur  yang  digunakan  adalah  Malangyoedo  (2014),  Alloererung et  al .,  (2010), Firmansyah  (2010),  Pahan  (2006),  dan  Lumbangaol  (2011). Rule  based  reasoning digunakan  untuk merepresentasikan  aturan  pengetahuan,  sehingga  pengetahuan  direkam  menggunakan  bentuk  aturan  Jika- Maka ( If-Then ) untuk membantu menjawab pertanyaan yang dimasukkan (Rani et al ., 2011).
Bagian kedua pengembangan aplikasi adalah membuat model keputusan dan mesin inferensi. Terdapat dua  metode  penalaran  dalam  mesin  inferensi  yaitu  runut  maju  ( forward  chaining )  dan  runut  mundur ( backward  chaining ).  Pada  sistem  pakar  yang  menggunakan rule  based  reasoning ,  digunakan  metode penalaran  runut  maju  (Yuhendra,  2008). Forward  chaining merupakan  pendekatan  berbasis  data,  dimulai dari data yang tersedia sebagai ide dasar kemudian mencoba membuat kesimpulan. Turban et al ., (2007) dan Arhami  (2005)  menyatakan  bahwa forward  chaining merupakan  penalaran  dari  bawah  ke  atas  karena penalaran  dari  fakta  ( evidence )  pada  level  bawah  menuju  konklusi  pada  level  atas  didasarkan  pada  fakta. Penalaran  runut  maju  ini  akan  menggunakan  fakta  input  dan  mencocokkan  dengan  aturan  dalam  basis pengetahuan untuk memberikan rekomendasi pemupukan.
Bagian ketiga adalah pembuatan antarmuka ( interface ). Antarmuka aplikasi dibuat menggunakan Visual Basic  Application  (VBA)  yang  terdapat  pada  aplikasi  Microsoft  Excel.  Seluruh  basis  pengetahuan  berupa
fakta dan aturan disimpan di dalam kode program. Antarmuka hanya digunakan untuk menerima input fakta yang  akan  dikonsultasikan  oleh  pengguna  bukan  pakar  untuk  mendapatkan  rekomendasi  mengenai pemupukan.

## 3.     Hasil dan Pembahasan
Berikut  ini  akan  disampaikan  hasil  yang  diperoleh  dalam  proses  pengembangan  aplikasi  rekomendasi pemupukan kelapa sawit mulai dari basis pengetahuan, mesin inferensi dan antarmuka aplikasi.

## 3.1     Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  pemupukan  kelapa  sawit  yang  berupa  fakta  dan  aturan  pemupukan  telah diidentifikasi  oleh  Syakura et  al .,  (2017).  Basis  pengetahuan  secara  umum  yang  telah  diidentifikasi  oleh Syakura et al ., (2017) seperti disajikan pada Tabel 1. Ada tujuh domain pengetahuan yang digunakan dalam pengambilan  keputusan  rekomendasi  pemupukan,  yaitu  varietas  tanaman,  fase  tanaman,  jenis  tanah, defisiensi  untur  hara  pada  tanah  atau  pada  tanaman,  curah  hujan,  komposisi  pupuk,  dan  sifat  sinergis  atau antagonis unsur hara dalam pupuk.
Tabel 1 . Basis pengetahuan umum pemupukan kelapa sawit
Domain Pengetahuan Atribut Contoh Fakta Pengetahuan Varietas Nama : Marihat Karakteristik : - Perawatan relatif lebih mudah - Ketahanan yang baik terhadap hama - Tonase Tandan Buah Segar (TBS) relatif lebih tinggi Fase tanaman Nama : Tanaman Belum Menghasilkan (TBM) Karakteristik : Paska tanam sampai sekitar 32 bulan Pada setiap fase (bulan) terdapat rekomendasi pemupukan Umur tanaman Nama : TBM 8 - 12 bulan Karakteristik : - Jenis tanah Nama : Gambut Karakteristik : - Keasaman tanah rendah - Kandungan hara tinggi - Tanah basah Defisiensi Nama : Defisiensi unsur P unsur hara Karakteristik : - Defisiensi tinggi jika hasil analisis tanah <20 ppm (metode Bray II), dan - analisis daun kurang dari 0.15% Curah hujan Nama : Curah hujan rendah Karakteristik : < 60 mm/bulan Pupuk Nama : Ammonium sulphate (ZA) Karakteristik : - Kandungan unsur N = 21% - Kandungan unsur S = 24% Sifat unsur pupuk Nama : Sinergis (Sinergis- Antagonis) Karakteristik : - Pupuk boleh dicampur
- Pupuk boleh diaplikasikan dalam jangka waktu yang sama dan ditempat yang sama
Sumber : Syakura et al ., (2017)
Aturan pemupukan menggunakan aturan jika-maka ( if-then ). Terdapat 209 aturan sebagaimana telah diidentifikasi oleh  Syakura et  al .,  (2017).  Gambar  1  adalah  contoh  aturan  ke-59.  Pada  aturan  tersebut,  fakta  pengetahuan  yang digunakan  baru  tiga  domain  pengetahuan  yaitu  varietas  tanaman,  jenis  tanah,  dan  usia  tanaman.  Pada  aturan  tersebut pengetahuan  lain  tidak  terlihat  digunakan  karena  pengetahuan-pengetahuan  lain  akan  digunakan  sesuai  model keputusan yang akan dijelaskan pada subbab selanjutnya.
Gambar 1 . Contoh aturan nomor 59 dalam basis pengetahuan pemupukan kelapa sawit Sumber : Syakura et al ., (2017)

## 3.2     Model Keputusan dan Mesin Inferensi
Pengambilan  keputusan  menggunakan  metode  runut  maju  ( forward  chaining )  sehingga  fakta-fakta ( evidences )  dimasukkan  kemudian  dicocokkan  dengan  aturan  dalam  basis  pengetahuan  untuk  memberikan rekomendasi. Model keputusan pemberian rekomendasi pupuk disajikan pada Gambar 2.  Pada bagian awal, pengguna  akan  memasukkan  fakta-fakta  mengenai  fase  tanaman  (bibit, TBM,  atau TM),  varietas tanaman, umur  tanaman,  dan  jenis  tanah  pada  lahan  (khusus  untuk  TBM  dan  TM).  Fakta-fakta  tersebut,  ditambah dengan  data  kandungan  unsur  pupuk  dapat  diolah  untuk  menghasilkan  rekomendasi  pupuk  secara  umum (RPU). Rekomendasi yang diberikan baru sebatas jenis pupuk dan anjuran dosis yang diberikan, khususnya untuk TBM dan TM. Adapun untuk fase bibit, proses ke-1 ini sudah menghasilkan rekomendasi final karena fase bibit tidak memerlukan fakta-fakta lainnya. Rekomendasi tersebut diperoleh dari menggunakan proses runut  maju  dengan  memperhatikan  aturan-aturan  yang  telah  disusun  berdasarkan  studi  terhadap  sejumlah literatur sekunder dan telah disimpan dalam kode program.
Pada proses ke-2, pengguna akan  memasukkan fakta-fakta mengenai defisiensi unsur pada tanah hasil uji  tanah  dan/atau  defisiensi  unsur  pada  tanaman  melalui  diagnose  visual.  Input  proses  ke-2  ini  dilakukan jika  tersedia  data,  namun  apabila  data  tidak  tersedia,  dapat  dilanjutkan  proses  ke-3.  Proses  kedua  ini menghasilkan  jenis  dan  dosis  pupuk  yang  lebih  spesifik  karena  telah  memperhatikan  data  defisiensi  unsur pada  tanah  dan/atau  pada  tanaman.  Proses  ke-3  adalah  memasukkan  fakta  curah  hujan.  Berdasarkan  fakta terakhir,  dan  memperhatikan  fakta  mengenai  sifat  antagonis-sinergis  unsur  dalam  pupuk,  maka  dihasilkan sebuah  rekomendasi  pemupukan  yang  meliputi  jenis  pupuk,  dosis  pupuk,  waktu/urutan  dan  tatacara pemupukan.
1. Fase tanaman 2. Varietas tanaman 3. Umur tanaman 4. Jenis tanah Pencarian solusi berdasarkan fakta dan aturan Ada fakta defisiensi unsur ? 5.a. Defisiensi unsur pada tanah (hasil uji), dan/atau 5.b. Defisiensi unsur pada tanaman secara visual (diagnosa) Ya Rekomendasi Pupuk Umum (RPU) * Jenis pupuk * Dosis pupuk Pencarian solusi berdasarkan fakta dan aturan Rekomendasi Pupuk Khusus (RPK) * Jenis pupuk * Dosis pupuk 6. Curah hujan 7. Pupuk dan kandungan unsurnya 8. Sifat unsur pupuk (Sinergis-Antagonis)
Pencarian solusi berdasarkan fakta dan aturan Rekomendasi Pemupukan (RP) * Jenis pupuk * Dosis pupuk * Waktu pemupukan * Urutan dan cara pemupukan
Tidak Ada fakta defisiensi unsur ? Ya Tidak Proses ke-1 : Proses ke-2 : Proses ke-3 : Input Proses Output
Gambar 2 . Model keputusan pemupukan kelapa sawit
Dalam melakukan pencarian runut maju,  digunakan teknik pencarian breadth first search . Pencarian dilakukan pada semua node dalam setiap level secara berurutan. Jika pada satu level belum ditemukan solusi, maka  pencarian  dilanjutkan  pada  level  berikutnya  hingga  ditemukan  solusi.  Proses  pencarian  dilakukan berdasarkan alur proses penalaran seperti pohon keputusan ( decision tree ).

## 3.3     Antarmuka ( Interface )
Antarmuka  aplikasi  dibuat  menggunakan  Visual  Basic  Application  (VBA)  pada  piranti  lunak Microsoft  Excel.  Aplikasi  pemupukan  kelapa  sawit  dirancang  memiliki  kemampuan  untuk  memberikan rekomendasi  pemupukan  pada  3  fase  tanaman,  yaitu  bibit,  tanaman  belum  menghasilkan  (TBM)  dan tanaman  menghasilkan  (TM).  Gambar  3.(a)  merupakan    tampilan  halaman  utama  dimana  pengguna  dapat mengkonsultasikan pemupukan pada fase tanaman berupa bibit, TBM atau TM.
Gambar  3.(b)  merupakan  antarmuka  input  fakta  untuk  tanaman  pada  fase  bibit.  Pada  fase  bibit, pengguna  hanya  diminta  memilih  varietas  tanaman,  dan  usia  bibit.  Setelah  itu  rekomendasi  pemupukan untuk bibit dapat diperoleh. Antarmuka hasil rekomendasi pemupukan tanaman kelapa sawit pada fase bibit disajikan  pada  Gambar  4.  Merujuk  pada  konsep  pemupukan  yang  baik  yaitu  tepat  jenis,  tepat  dosis,  tepat waktu  dan  tepat  cara  pemberian,  maka  rekomendasi  memberikan  jenis  pupuk  berupa  Rustica  15.15.6.4, dengan dosis 1 gram per bibit, pada waktu hari ketiga paska pembersihan gulma dan diberikan dengan rotasi 2  minggu,  serta  cara  pemberian  melalui  proses  penaburan  pupuk  pada  tepian  kantong  dan  menghindari pemberian pupuk langsung pada tanaman.

## REKOMENDASI PEMUPUKAN KELAPA SAWIT
Silakan Klik Salah Satu !
Marihat BIBIT TBM TM (a) (b)
Gambar 3 . Aplikasi rekomendasi pemupukan: (a) Menu utama, (b) Input fakta fase bibit
Gambar 4 . Hasil rekomendasi pemupukan untuk fase bibit
Selanjutnya, Gambar 5 adalah antarmuka input fakta untuk konsultasi pemupukan tanaman fase TBM. Input  fakta  untuk  TBM  adalah  varietas  tanaman,  jenis  lahan,  usia  tanaman,  defisiensi  unsur  pada  tanah dan/atau  tanaman,  dan  data  curah  hujan.  Sesuai  dengan  model  keputusan,  fakta  defisiensi  unsur  bersifat opsional, jika data tersedia, maka data tersebut dapat dijadikan sebagai input dan sebaliknya jika data tidak tersedia maka dapat dipilih tab “Tidak Ada” pada bagian defisiensi unsur.
Gambar  6  adalah  antarmuka  hasil  rekomendasi  pemupukan  untuk  contoh  TBM  pada  usia  sekitra  12 bulan. Berdasarkan informasi hasil, pupuk diberikan pada minggu pertama ada dua jenis yaitu pupuk yang mengandung  unsur  N  dan  unsur  K,  dimana  untuk  unsur  N  disarankan  menggunakan  pupuk  Za  daripada pupuk  Urea.  Selanjutnya  pupuk  lainnya  diberikan  pada  minggu  kelima,  karena  hal  tersebut  telah memperhatikan  aspek  sinergis-antagonis  unsur  pada  pupuk  sebagaimana  dianjurkan  oleh  sumber  sekunder (literatur).
Gambar 5 . Input fakta untuk tanaman fase TBM
Aplikasi  sistem  pakar  rekomendasi  pemupukan  yang  dibuat  dicobakan  pada  salah  satu  pengguna, pengelola  perkebunan  rakyat  kelapa  sawit.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  aplikasi  cukup  lengkap  karena mampu  memberikan  rekomendasi  pemupukan  sesuai  fase  pertumbuhan  tanaman  kelapa  sawit,  mulai  dari bibit,  tanaman  belum  menghasilkan  buah  sampai  tanaman  menghasilkan  buah.  Hal  yang  cukup  membantu dalam  aplikasi  ini  adalah  adanya  input  fakta  mengenai  analisis  pohon  dan  daun  karena  pada  lahan perkebunan  rakyat  yang  sedang  dalam  proses  perbaikan,  setelah  tidak  dikelola  beberapa  waktu,  pengelola kebun  banyak  menemui  kondisi  pohon-pohon  kelapa  sawit  yang  berbeda-beda  sebagai  indikator  adanya defisiensi unsur pada tanaman.
Aplikasi  yang  dirancang  juga  memberikan  informasi  alternatif  pupuk  yang  bisa  digunakan  oleh pengelola  untuk  memenuhi  kebutuhan  suatu  unsur.  Sebagai  contoh,  untuk  memenuhi  kebutuhan  unsur  N, dapat digunakan pupuk Za atau Urea. Kemudian penting juga bagi pengguna adalah informasi rekomendasi jadwal ( timeline ) pelaksanaan pemupukan.
Meskipun secara konsep cukup lengkap, aplikasi sistem pakar ini masih memiliki sejumlah kelemahan. Salah  satunya  aplikasi  ini  masih  dibangun  menggunakan  VBA  pada  aplikasi spreadsheet sehingga  hanya bisa  digunakan  menggunakan  perangkat  komputer.  Aplikasi  yang  dibuat  masih  menggunakan  data  contoh untuk satu varietas tanaman, yaitu Marihat. Kemudian untuk melakukan penambahan fakta dan aturan harus dilakukan  oleh knowledge  engineer ,  belum  bisa  dilakukan  oleh  pengguna  ahli  ( expert )  dalam  melakukan penambahan basis pengetahuan dan modifikasi aturan.

## 4. Kesimpulan
Aplikasi  sistem  pakar  rekomendasi  pemupukan  kelapa  sawit  menggunakan  fakta-fakta  berupa  varietas tanaman,  fase  dan  umur  tanaman,  jenis  tanah,  defisiensi  unsur  pada  tanah  dan  tanaman,  curah  hujan,  data kandungan  pupuk,  dan  sifat  unsur  hara  (sinergis-antagonis)  pada  pupuk.  Aplikasi  yang  dibuat  mampu memberikan  rekomendasi  pemupukan  dengan  melakukan  inferensi  runut  maju  ( forward  chaining ) berdasarkan  fakta-fakta  yang  telah  disimpan  ( data-given )  dan  aturan  yang  telah  dibuat  pada  basis pengetahuan. Aplikasi yang dibuat menggunakan VBA pada aplikasi spreadsheet dapat membantu pengelola perkebunan rakyat kelapa sawit untuk mengetahui rekomendasi pemupukan pada tanaman Marihat. Aplikasi yang  dibuat  memerlukan  perbaikan  dalam  mekanisme  penyimpanan  basis  pengetahuan  dan  modifikasi aturan agar dapat dilakukan oleh pengguna tenaga ahli ( expert )

## Daftar Pustaka
Allorerung,  D.,  Syakir,  M.,  Poeloengan,  Z.,  Syafaruddin,  &  Rumini,  W.  (2010). Budidaya  Kelapa  Sawit. Jakarta: Aska Media.
Arhami, M. (2005). Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta: Andi.
Direktorat Jendral Perkebunan. 2015. Luas Area, Produksi dan Produktivitas Perkebunan di Indonesia Tahun 2011-2015 . Jakarta : Direktorat Jendral Perkebunan.
Firmansyah, M. A. 2010. Rekomendasi Pemupukan Umum Karet, Kelapa Sawit, Kopi, dan Kakao (Online), (http://kalteng.litbang.pertanian.go.id/ind/index.php/publikasi-mainmenu-47/artikel/151-rekomendasi- pemupukan-umum-karet-kelapa-sawit-kopi-dan-kakao, diakses 20 Juli 2016 ).
Foth, H. D. 1994. Dasar-dasar Ilmu Tanah Edisi Keenam. Jakarta: Erlangga. Hidayat, W. 2012. Manajemen Pemupukan Pada Perkebunan Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) di Tambusai Estate, PT. Panca Surya Agrindo, First Resources Ltd ., Kabupaten Rokan Hulu, Riau . Bogor: IPB.
Krishnamoorthy, C. S., & Rajeev, S. (1996). Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers. CRC Press: Florida.
Limbong, R. K. 2011. Manajemen Pemupukan Pada Perkebunan Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) di Gunung Sari Estate, PT. Ladangrumpun Suburabadi, Minamas Plantation, Kabupaten Tanah Bumbu, Kalimantan Selatan. Bogor: IPB.
Lubis, A. U. 2008. Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) Di Indonesia. Medan: PPKS. Lumbangaol, P. (2011). Pedoman Pembuatan Dosis Pupuk Kelapa Sawit. Medan: Musim Mas. Malangyoedo, A. 2014. Sukses Pengelolaan Perkebunan Kelapa Sawit. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Pahan,  I.  2006. Panduan  Lengkap  Kelapa  Sawit  Manajemen  Agribisnis  Dari  Hulu  Hingga  Hilir. Jakarta: Penebar Swadaya.
Planck, U. (1990). Sosiologi Pertanian . Jakarta: Yayasan Obor Indonesia.
Rani,  P.  M.,  Rajesh,  T.,  &  Saravanan,  R.  2011.  Expert  System  in  Agriculture  :  A  Review. Journal  of Computer Science and Applications, Vol. 3 (1) : 59-71.
Redington, Dana 1999. A Review of Knowledge Engineering and Expert Systems : Towards Expert Operators in Forth. The Journal of Forth Application and Research, Vol. 4 (1) : 85-94.
Salmiyati, Heryansyah, A.,  Idayu,  I., & Supriyanto, E. 2014. Oil Palm Plantations Management Effects on Productivity Fresh Fruit Bunch (FFB). APCBEE Procedia 8 : 282-286.
Sutejo, M., & Kartasapoetra. 1990. Pupuk dan Cara Pemupukan. Jakarta: Rineka Cipta. Syakura, A., Priyandari, Yusuf., & Zakaria, Roni. 2017. Perancangan Basis Pengetahuan untuk Pengambilan Keputusan Pemupukan pada Perkebunan Kelapa Sawit . Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2017 (SENTIKA 2017), Yogyakarta, 17 - 18 Maret 2017.
Turban, E., Aronson, J. E., & Lian, T.-P. 2007. Decision Support Systems and Intelligent Systems 7th edition. New Delhi: Prentice-Hall of India.
Ulum, M., & Hariyanto. 2015. Statistik Kelapa Sawit Indonesia (Indonesian Oil Palm Statistics) 2014. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Urrea, C., Henriquez, G., & Jamett, M. 2015. Development of An Expert System to Select Materials for The Main Structure of A Transfer Crane Designed for Disable People. Expert System with Aplications 42 : 691-697.
Yuhendra. (2008). Rekayasa Pengetahuan Pakar Berbasis Aturan Untuk Identifikasi Kerusakan Hardware. In Seminar Nasional Informatika 2008 (pp. 295–307).